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KI als Grundlage für die flinke Lieferkette der Zukunft

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Da die COVID-19-Pandemie die digitale Transformation weltweit beschleunigt, wird die Zukunft der Logistik auf Technologien aufbauen, die Lieferketten zu intelligenten Ökosystemen weiterentwickeln, die intelligente Entscheidungen unterstützen.

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Die weltweiten E-Commerce-Umsätze steigen von 2019 bis 2020 um mehr als 20 % und verändern die Supply-Chain-Landschaft innerhalb weniger Monate, so das globale Tech-Marktberatungsunternehmen ABI Research. Zu den Technologien, die Unternehmen bei der Bewältigung dieser logistischen Herausforderungen helfen, gehören künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Computer Vision sowie Hardware wie Drohnen, Roboter, fahrerlose Transportsysteme und autonome Fahrzeuge.

Ein autonomes Frachtnetzwerk

Der US-Zustellriese UPS beispielsweise nutzt KI, um sein ORION-Flottensystem zu verwalten - es erstellt optimale Lieferrouten auf der Grundlage von Daten, die von Kunden, Fahrern und Fahrzeugen geliefert werden. Als Ergebnis erwartet UPS eine Reduzierung der Liefermeilen um 100 Millionen pro Jahr.

KI und Robotik rationalisieren auch den Vertrieb: Supermärkte optimieren das Packen von Paletten, das Beladen von LKWs und die Lieferrouten, um ein möglichst effizientes Entladen am anderen Ende zu ermöglichen. Die Ocado Group, die aus einer britischen Online-Supermarktkette hervorgegangen ist, bietet Software- und Robotikplattformen für Lebensmittelhändler auf der ganzen Welt an.

Autonome Fahrzeuge sind der nächste logische Schritt: UPS geht 2020 eine Partnerschaft mit dem selbstfahrenden Lkw-Unternehmen TuSimple ein, um ein Autonomous Freight Network (AFN) in den USA aufzubauen. Es wird erwartet, dass bis 2025 11.000 autonome Nutzfahrzeuge in Nordamerika unterwegs sein werden.

Das AFN wird in bestehende Logistiknetzwerke und Transportmanagementsysteme integriert und ermöglicht autonome Frachttransporte auf langen Strecken, während gleichzeitig die Transportzeiten verkürzt und die Kraftstoffeffizienz verbessert werden.

Solche Technologien sind nicht neu, genauso wie die Technologien, die das Arbeiten von zu Hause aus während der Pandemie unterstützen, nicht neu sind. Neu ist die Bereitschaft der Unternehmen, langjährige Vorbehalte beiseite zu schieben und diese Technologien in vollem Umfang zu nutzen, um im sogenannten "New Normal" einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten

Laut Susan Beardslee - Principal Analyst von ABI Research, Freight Transportation & Logistics,

"Die Pandemie hat bestehende Lücken in der Digitalisierung, Integration und schwache Notfallpläne offengelegt. 2021 werden weitere Investitionen und die Einführung digitaler, automatisierter und integrierter Lösungen folgen, um die dringend benötigte Widerstandsfähigkeit in der globalen Lieferkette durch optimierte Transparenz, Flexibilität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten."

Künstliche Intelligenz und Wetter

Künstliche Intelligenz wird viele komplexe Aufgaben innerhalb der Lieferkette automatisieren und optimieren. KI kann nicht nur die effizienteste Lkw-Route planen, sondern auch schnell auf dynamische Situationen wie Wetter- und Verkehrsbedingungen reagieren.

Für John Harmon - Senior Analyst beim globalen Einzelhandelsberatungs- und Forschungsunternehmen Coresight Research,

"Lieferketten müssen bidirektional sein und sowohl Angebots- als auch Nachfragedaten verarbeiten. Im Gegenzug können Einzelhändler auch von anderen Fulfillment-Methoden profitieren, wie z. B. der Nutzung von Dark Stores, automatisierten Micro-Fulfillment-Zentren und Drop-Shipping vom Hersteller. In ferner Zukunft können autonome Fahrzeuge wie selbstfahrende Autos, Roboter und Drohnen eine kontaktlose Lieferung ermöglichen."

Ein ganzheitlicher Ansatz für Lieferketten kann eine Fülle von Vorteilen bringen. Der US-amerikanische Bekleidungseinzelhändler Fruit of the Loom nutzte KI, um seine Daten nach Erkenntnissen zu durchforsten, und entdeckte, dass sich die Kunden mit Wintermänteln eindecken, wenn die Herbstprognosen einen Temperaturabfall von mindestens 12 Grad Fahrenheit innerhalb von sechs Tagen vorhersagen. Nicht die tatsächliche Temperatur, sondern das Ausmaß des Temperatursturzes beeinflusst die Kaufgewohnheiten.

Fruit of the Loom verknüpft Wetter- und Bestandsdaten, um herauszufinden, welche Filialen die Nachfrage nicht bedienen können. Predictive Analytics sorgt für eine flexiblere Lieferkette und stellt sicher, dass die Handelspartner vor herbstlichen Kälteeinbrüchen in ihrer Region über einen vollen Vorrat an Fleece-Produkten verfügen.

Einsatz von Technologien

Technologien wie KI, Analytik, Cloud und das Internet der Dinge sind bereits ausgereift genug, um einen unmittelbaren Einfluss auf die Logistik zu haben. Die Herausforderung besteht darin, die Betriebsmodelle so anzupassen, dass sie diese nutzen können, sagt Suketu Gandhi - Partner, Digital Supply Chain bei der globalen Strategie- und Managementberatung Kearney.

"Diese Technologien können den Betrieb von Produktionsanlagen, Distributionszentren und Transportnetzwerken radikal verändern, um Veränderungen in der Versorgung, Schocks und Pivots ständig zu erkennen. Die größten Hürden sind Betriebsmodelle und Entscheidungszyklen, die für Batch- und nicht für Echtzeitverarbeitung ausgelegt sind."

Die Fragmentierung der Branche, fehlende Standards, langsame Fortschritte bei der vollständigen Digitalisierung und die Unfähigkeit, Daten entlang der Lieferketten zu teilen, stellen für viele Unternehmen ebenfalls Hürden dar, sagt Inna Kuznetsova - CEO der Insights-Plattform 1010data. Ein echter Datenaustausch zwischen Anbietern, der die Fähigkeiten von Logistikanbietern nutzt, um von der Rückspiegelperspektive zu präskriptiven Maßnahmen überzugehen, wird Vorteile entlang der gesamten Lieferkette bringen, sagt sie.

"Ein einziger Karton durchläuft auf seinem Weg von einem Werk in Asien zum Distributionszentrum in Übersee möglicherweise fünf oder sechs Dienstleister, die alle unterschiedlich stark digitalisiert sind und denen es an Standards für die Datenerfassung und -haltung mangelt. Sobald Unternehmen anfangen, von ihren Dienstleistern zu verlangen, Standards zu implementieren und Daten zu erfassen, werden sie die nächste Stufe erreichen."

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